基于互联网信息的地方政府信用评估系统

作     者：陈博远 

作者单位：长安大学 

学位级别：硕士

导师姓名：张绍阳

授予年度：2021年

学科分类：12[管理学] 1204[管理学-公共管理] 120401[管理学-行政管理] 

主      题：政府信用 信用评估 自然语言处理 文本分类 机器学习 神经网络 

摘      要：新时代下党中央提出要大力推进诚信建设、营造良好的社会诚信氛围的社会发展目标。目前,国内外的信用评估研究主要集中在个人和企业的金融征信方面,且大量工作以人工为主,利用信息化技术进行诚信评估,将有力推进社会信用体系建设。为此,本文以自然语言处理技术为基础,设计和开发了基于互联网信息的地方政府信用评估系统。主要研究内容包括以下内容:首先,在参考已有的诚信评估指标和政府有关推进诚信社会的会议和文件精神的基础上,设计了一套地方诚信量化评估指标,以政务诚信、商务诚信、社会诚信、司法公信四大诚信领域为评估指标,诚信新闻的正负向为细化属性,并通过咨询信用评估领域专家,应用层次分析法为评估指标设立了权重。其次,在分析互联网信息特点的基础上,选取互联网新闻信息作为信用评估依据,对互联网新闻构建信息数据库,并对数据进行了预处理。通过行政区划字典及地名识别算法对新闻地点进行识别,作为信用评估的文本素材。再次,在对多种分类方法对比研究的基础上,提出采用LightGBM和支持向量机模型对获取到的文本数据进行分类,确定文本是否属于诚信新闻、诚信领域及新闻的正负向属性。进一步应用粒子群算法对LightGBM和支持向量机分类模型进行了优化,提高了分类效果。对样本集中的地方政府诚信进行了量化评估。最后,对地方信用评估系统原型进行了设计和开发,实现了对数据增删改查、诚信新闻二级分类、地方诚信量化评估等主要功能的实现。最终通过对系统各个功能进行测试,结果证明了系统实现了预期的设计目标。